سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاهش تاخیر در تحویل محتوا با استفاده از MARL

کتاب کاهش تاخیر در تحویل محتوا با استفاده از MARL

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش تاخیر در تحویل محتوا با استفاده از MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع محتوای چندرسانه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عامل‌ها و محیط در RL
  • 4. پاداش و تابع ارزش
  • 5. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری Q
  • 7. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 8. شبکه‌های عصبی در RL
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی برای RL
  • 10. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در DQN
  • 11. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 12. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 13. REINFORCE
  • 14. A2C و A3C
  • 15. ترکیب DQN و Policy Gradient
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 17. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عاملی
  • 18. تعریف محیط‌های چندعاملی
  • 19. مدل‌های همکاری و رقابت در MARL
  • 20. بازی‌های مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 21. تعادل نش در بازی‌ها
  • 22. نظریه بازی‌ها و MARL
  • 23. یادگیری در بازی‌های همزمان
  • 24. یادگیری در بازی‌های ترتیبی
  • 25. الگوریتم‌های مشترک یادگیری Q (Joint Q-Learning)
  • 26. تجزیه و تحلیل بازی‌های مجموع صفر در MARL
  • 27. الگوریتم‌های مستقل یادگیری Q (Independent Q-Learning - IQL)
  • 28. مزایا و معایب IQL
  • 29. MARL مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized MARL)
  • 30. MARL مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized MARL)
  • 31. یادگیری با ناظر (Actor-Critic) در MARL
  • 32. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)
  • 34. QMIX (Value Decomposition Networks)
  • 35. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 36. IQL در مقابل QMIX
  • 37. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 38. بهینه‌سازی ترافیک شهری با MARL
  • 39. مدیریت منابع در شبکه‌های ارتباطی با MARL
  • 40. رباتیک و هماهنگی ربات‌ها با MARL
  • 41. سیستم‌های توصیه با MARL
  • 42. بازارهای الکترونیکی و حراج‌ها با MARL
  • 43. مدیریت زنجیره تأمین با MARL
  • 44. تحلیل داده‌های کلان با MARL
  • 45. پیش‌بینی رفتار مشتریان با MARL
  • 46. کاربرد MARL در بازی‌های استراتژیک
  • 47. بازی‌های شبیه‌سازی شده برای آموزش
  • 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
  • 49. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه با MARL
  • 50. سیستم‌های خودران و هماهنگی آن‌ها
  • 51. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 52. امنیت سایبری و دفاع در MARL
  • 53. یادگیری تقویتی در بازی‌های پیچیده
  • 54. محیط‌های یادگیری تقویتی استاندارد
  • 55. پیاده‌سازی محیط‌های MARL سفارشی
  • 56. ابزارها و کتابخانه‌های MARL
  • 57. TensorFlow Agents برای MARL
  • 58. PyTorch برای MARL
  • 59. Ray RLlib برای MARL
  • 60. SimPy برای شبیه‌سازی
  • 61. مواجهه با چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 62. عدم قطعیت و پویایی در محیط‌های MARL
  • 63. تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 64. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 65. معیارهای سنجش موفقیت در MARL
  • 66. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 67. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
  • 68. بهبود الگوریتم‌های موجود MARL
  • 69. طراحی معماری‌های جدید برای MARL
  • 70. یادگیری تعمیم‌پذیر در MARL
  • 71. MARL در ربات‌های همکار
  • 72. سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 73. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های برق
  • 74. مدیریت منابع آب با MARL
  • 75. بهینه‌سازی فرایندهای تولید با MARL
  • 76. سیستم‌های خودکار در کشاورزی
  • 77. MARL در پزشکی و سلامت
  • 78. بهینه‌سازی درمان‌های پزشکی با MARL
  • 79. تحلیل داده‌های پزشکی با MARL
  • 80. کاربرد MARL در آموزش
  • 81. شخصی‌سازی فرایندهای یادگیری
  • 82. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
  • 83. MARL در امور مالی و سرمایه‌گذاری
  • 84. مدیریت سبد سهام با MARL
  • 85. معاملات الگوریتمی با MARL
  • 86. MARL در علم مواد
  • 87. کشف مواد جدید با MARL
  • 88. بهینه‌سازی خواص مواد
  • 89. MARL در رباتیک پروازی
  • 90. هماهنگی پهپادها با MARL
  • 91. ناوبری مستقل پهپادها
  • 92. MARL در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 93. مدیریت پسماند با MARL
  • 94. بهینه‌سازی خدمات شهری
  • 95. MARL و آینده هوش مصنوعی
  • 96. فرصت‌های تحقیقاتی در MARL
  • 97. چالش‌های اخلاقی در MARL
  • 98. روندها و نوآوری‌های آینده در MARL

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.